FR 2710433 A1 19950331 FR 9411375 A 19940923 " Procédé pour reconnaître des objets, déplacés dans des images successives dans le temps appartenant à une sé- quence " La présente invention concerne un procédé pour reconnaître un objet déplacé dans des images successives dans le temps appartenant à une séquence, une image étant subdivisée en des zones d'image, et pour chaque zone d'image on compare le signal d'image à l'image de référence et/ou à partir de la comparaison on détermine un vecteur de déplacement et on compare la variation du signal image et/ou l'importance du vecteur de déplacement à un seuil, et à partir de ces comparaisons on reconnaît un objet déplacé et, dans l'affirmative, on émet un signal. Il est déjà connu selon J. Eliss et al., "a know- ledge-based approach to automatic alarm interpretation using computer vision, on image sequences", ICCST, 1989, page 215 et suivantes, un procédé pour reconnaître des ob- jets déplacés dans des images qui se suivent dans le temps; selon ce procédé, on compare le signal image à un signal de référence fixe pour détecter un objet déplacé. De plus les vecteurs de déplacement obtenus sont comparés à des vec- teurs de déplacement prédéterminés pour reconnaître un ob- jet déplacé. La présente invention concerne un procédé corres- pondant au type défini ci-dessus caractérisé en ce qu'à la reconnaissance d'un objet déplacé, on enregistre le signal d'image comme nouveau signal d'image de l'image de réfé- rence et on l'utilise comme image de référence pour la com- paraison suivante. Le procédé selon l'invention offre l'avantage que par comparaison avec le signal de référence utilisé pour chaque zone d'une image, en fonction du résultat de l'ex- ploitation, on actualise par voie adaptative, automatique- ment, l'analyse d'image qui se déroule. De ce fait, il n'est pas nécessaire de prévoir des seuils de comparaison différents pour des scènes différentes à surveiller, ou d'indiquer des vecteurs de mouvement de comparaison diffé- rent. Le procédé selon l'invention permet, grâce à l'ana- lyse d'image utilisée, d'adapter automatiquement les seuils de comparaison aux différentes zones d'image. Cela conduit à une plus grande sécurité pour la détection d'objets dé- placés, indépendamment de l'environnement observé et des influences climatiques. Il est particulièrement avantageux de comparer la zone image de l'image présente à la zone image correspon- dante de l'image de référence quant aux caractéristiques de texture. Cela augmente la sécurité de détection d'un objet déplacé. Pour déterminer les caractéristiques de texture, il est particulièrement avantageux d'utiliser deux points image adjacents. Cela donne une quantité suffisante d'in- formations et de plus la quantité de données à traiter est faible et permet un traitement rapide des informations. Le procédé offre l'avantage que pour la détection d'un objet, les grandeurs de mesure telles que variation du signal d'image, décalage et texture déterminés pour une paire d'image (image de référence et image présente), ne sont pas comparées à un seuil fixe valable pour toute l'image, mais ces seuils sont obtenus à partir d'une mesure effectuée séparément pour chaque zone d'image et correspon- dant à la distribution statistique dans le temps de ces grandeurs de mesure (décrites par la valeur moyenne et la variance). La rapidité et la sécurité de la détection d'ob- jet déplacé sont rendues optimales en ce que l'on utilise tout d'abord la variation du signal image pour reconnaître un objet déplacé et, dans le cas o l'objet a été déplacé, on utilise des caractéristiques de texture pour reconnaître l'objet déplacé et, dans le cas o cette comparaison permet de conclure à un objet déplacé, on utilise le vecteur de déplacement pour reconnaître l'objet déplacé et seulement si cette comparaison indique également un objet déplacé que l'on considère comme reconnu avec sûreté, et si un signal d'affichage de l'alarme de l'objet est donné. Malgré la sé- curité importante liée à la détection d'objet déplacé, on arrive à un temps de traitement extrêmement court. La comparaison des grandeurs de mesure de la va- riation du signal image, du vecteur de déplacement et de la caractéristique de texture se fait simplement et rapidement si la valeur de mesure instantanée de la grandeur de mesure d'une zone d'image, diminuée de la valeur moyenne dans le temps pour cette grandeur de mesure, est comparée avec le produit de la déviation standard dans le temps de la gran- deur de mesure pondérée par une constante de pondération. Cela permet une comparaison simple et rapide des grandeurs de mesure pour la détection de l'objet. L'évaluation de la valeur moyenne et de la va- riance des grandeurs de mesure, signal image vecteur de dé- placement et caractéristiques de texture, est effectuée avantageusement dans un filtre récurrent du premier ordre, c'est-à-dire un filtre passe-bas " Infinite Impuls Res- pond ". Cela permet une évaluation simple de la valeur moyenne et de la variance. Dessins Un exemple de réalisation de l'invention est re- présenté aux dessins et sera décrit ci-après de manière plus détaillée. Ainsi: La figure 1 montre un montage pour la détection d'un objet déplacé. La figure 2 montre une unité image et des dou- blets. La figure 3 montre une fonction de répartition de densité pour l'exploitation d'une grandeur de mesure. La figure 4 montre schématiquement le déroulement du programme du procédé. Description de l'exemple de réalisation la figure 1 montre un montage pour la détection d'un objet déplacé dans des images qui se suivent dans le temps. Une unité de prise de vue 1 est reliée à une unité de calcul 2 par une ligne de données 7. L'unité de calcul 2 est reliée par une ligne de données 7 à une unité d'entrée 3, par une autre ligne de données 7 à une mémoire 4, par une autre ligne de données 7 à un écran image 6 et par une autre ligne de données 7 à un affichage de signal 5. La figure 2 montre une unité d'image 31 compre- nant par exemple 5x5 points image 32 appartenant à une image 30. Pour déterminer les caractéristiques de texture, on utilise dans le procédé décrit ici les caractéristiques dites de doublet. Un doublet comprend un ensemble de deux points image adjacents localement. Comme grandeur de mesure pour les caractéristiques de texture on utilise la somme des carrés des différences des signaux image des paires de points image fixés par doublet et appartenant à une unité image. Comme doublet on utilise trois types différents de doublet: un doublet horizontal 33, un doublet diagonal 34 et un doublet vertical 35. La figure 3 montre une fonction de répartition de densité P(vi) 40 des grandeurs de mesure vi pour une situa- tion scénique caractéristique. On a représenté la valeur moyenne dans le temps mvi de la grandeur de mesure vi. La zone "caractéristique" de la grandeur de mesure se situe dans la plage de la valeur moyenne dans le temps mvi + (Cvix svi) avec Cvi correspondant à une constante de pondé- ration fixée, et svi à la déviation standard dans le temps de la grandeur de mesure vi. La plage de valeurs 41 dans laquelle il y a des grandeurs de mesure "atypiques", est représentée par les hachures à la figure 3. Une grandeur de mesure atypique est un signe d'un objet déplacé. La plage de valeurs 42 dans laquelle il y a une grandeur de mesure typique n'est pas hachurée. La mémoire 4 contient pour cha- que plage d'image une fonction de densité de distribution pour chaque grandeur de mesure (variation du signal image, caractéristiques de texture et vecteur de décalage). La figure 4 montre schématiquement le déroulement du procédé pour la détection d'un objet déplacé. A l'étape 11 du programme, l'unité de prise de vue 1 prend un image et la transmet à une unité de calcul 2. Puis, l'unité de calcul 2 enregistre en mémoire à l'étape 12 du programme, un signal image pour chaque point de l'image. L'image 30 est subdivisée en 31 unités. Dans cet exemple de réalisa- tion, l'unité d'image se compose d'une surface d'image re- présentant 5x5 points image 32. Au cours de l'étape de programme 13 suivante, l'unité de calcul 2 compare la variation du signal d'image entre l'image prise et une image de référence enregistrée dans la mémoire 4. La variation du signal d'image est com- parée selon une fonction de distribution valable pour cette unité d'image quant à la variation du signal d'image dé- crite par la valeur moyenne et la variance, qui représente une situation scénique caractéristique. Les unités d'image dont les variations du signal d'image sont atypiques, sont caractérisées par l'unité de calcul 2 par un premier masque binaire et sont enregistrées dans la mémoire 4. Un masque binaire se compose d'un champ de mémoire qui contient l'em- placement de mémoire pour chaque unité d'image. Cet empla- cement de mémoire est occupé par un signal 0 ou 1 qui le caractérise. A l'étape 14, l'unité de calcul 2 détermine pour chaque unité d'image et en fonction d'un procédé prédéter- miné qui est enregistré dans la mémoire 4, les caractéris- tiques de texture; celles-ci sont enregistrées dans la mémoire 4. A l'étape 20, l'unité de calcul 2 détermine si les caractéristiques de texture déterminées pour les unités d'image sont des caractéristiques de texture atypiques. Les unités d'image dont les caractéristiques de texture sont atypiques sont caractérisées par l'unité de calcul 2 par un second masque binaire et le masque est enregistré dans la mémoire 4. Puis l'unité de calcul 2 détermine dans l'étape , en partant de la comparaison de l'image présente avec l'image de référence inscrite dans la mémoire 4, pour cha- que unité d'image, le vecteur de déplacement de l'unité d'image et l'inscrit dans la mémoire 4. L'unité de calcul marque dans un troisième masque binaire les unités d'image ayant un facteur de déplacement atypique et enregistre ce troisième masque dans la mémoire 4. A l'étape 21, on de- mande si les vecteurs de déplacement de l'image diffèrent d'un vecteur de déplacement typique de l'unité d'image cor- respondante. Dans l'affirmative, on passe à l'étape 22. A l'étape 22, l'unité de calcul 2 reconnaît dans l'image, par comparaison des masques binaires, qu'il y a un objet dépla- cé pour l'unité d'image dont la variation du signal d'image, la texture et les vecteurs de déplacement sont atypiques; cela est affiché par l'affichage de signal 5. Puis on passe à l'étape 26 du programme. A l'étape 26, on traite l'image de référence. Dans le cas d'un objet déplacé, reconnu, l'unité de calcul 2 remplace le signal d'image de chaque unité d'image de l'image de référence par le signal d'image de l'unité d'image de l'image présente. Puis on passe à l'étape de programme 11; on prend l'image suivante et on parcourt de nouveau le programme. Lorsque l'interrogation à l'étape 21 indique que tous les vecteurs de déplacement de toutes les unités d'image sont typiques, on passe à l'étape 18 aux vecteurs de déplacement, à l'étape 17 aux caractéristiques de tex- ture et à l'étape 16 aux variations du signal d'image, cha- que fois en utilisant l'unité de calcul 2 avec un filtre passe-bas du premier ordre selon la formule 2 en tenant compte des grandeurs de mesure présentes (variations du si- gnal d'image, texture et déplacement), pour une nouvelle valeur moyenne dans le temps et une nouvelle variance dans le temps des grandeurs de mesure selon les formules 3 et 4 pour la description présente de la fonction de distribution des grandeurs de mesure de chaque unité d'image de l'image. En plus, à l'étape 16 du programme, l'unité de calcul 2 remplace le signal d'image des unités d'image de l'image de référence par le signal d'image et l'unité d'image de l'image présente, dont le vecteur de déplacement est iden- tiquement nul. Le signal d'image des unités d'image dont le vecteur de déplacement est différent de zéro reste inchan- gé. A l'étape 19 du programme, on enregistre la va- leur moyenne et la variance des grandeurs de mesure (variation du signal d'image, texture et vecteur de dépla- cement), pour chaque unité d'image dans la mémoire 4; les valeurs moyennes et les variances enregistrées jusqu'alors pour la variation du signal d'image, la texture et le vec- teur de déplacement sont effacées. Dans ce procédé particulier, pour chaque point image d'une unité d'image on détermine les grandeurs de me- sure (variation du signal d'image, texture et vecteur de déplacement). On optimise le temps de calcul en déterminant les grandeurs de mesure pour chaque unité d'image. On arrive à un traitement particulièrement rapide de l'image si après l'étape 13 du programme, au cours de l'étape 14, on ne détermine avec l'unité de calcul 2 que les caractéristiques de texture des unités d'image dont la variation du signal d'image est atypique. A l'étape 15, l'unité de calcul 2 ne détermine que les vecteurs de dépla- cement des unités d'image dont la variation du signal d'image et les caractéristiques de texture sont atypiques. On décrira ci-après un exemple de réalisation particulier à l'aide du déroulement schématique du pro- gramme de la figure 4 et des figures 1, 2, 3. A l'étape 11, l'unité de prise de vue 11, qui dans ce cas particulier est une caméra CCD, prend une image sous la forme d'un signal vidéo analogique. Comme résolution caractéristique de l'image on a 756x288 points image; pour chaque point image on prend un signal image. Le signal vidéo analogique est tout d'abord filtré par un filtre passe-bas dans l'unité de prise de vue 1; il est numérisé et transmis à l'unité de calcul 2. Dans l'étape 12, l'unité de calcul 2 inscrit l'image présente dans la mémoire 4; puis l'image enregis- trée est détectée par l'unité de calcul 2; dans cet exem- ple de réalisation particulier par exemple le coefficient de sousdétection horizontal est égal à 4 et le coefficient de sous-détection vertical est égal à 2. On réunit ainsi 2x4 points image en un point image. L'image à sous- détection est inscrite par l'unité de calcul dans la mé- moire 4. L'ensemble de la détection de l'objet se fait sur l'image sous-détectée. Cette procédure réduit considérable- ment les moyens à mettre en oeuvre pour l'exploitation sans influencer de manière significative la caractéristique de détection. Dans le cas o un objet déplacé a été reconnu, on dispose immédiatement de l'image et de toute sa résolu- tion; on peut alors par exemple l'exploiter pour une re- connaissance de la hauteur ou un contrôle d'alarme. Dans le cas d'une mise en oeuvre dans l'obscurité ou au crépuscule, par une accumulation locale des points image dans la trame de détection du signal vidéo ainsi que par une accumulation de plusieurs images qui se suivent, on prolonge artificiellement le temps d'exposition sur l'in- tervalle d'une trame de 1/50ème de seconde, afin d'augmen- ter la sensibilité de la caméra. Pour cela on mesure la statistique présente du signal d'image et, à partir de cette statistique, on détermine le contraste et la clarté moyenne de l'image de la caméra. Lorsque les conditions d'éclairage sont insuffisantes, on augmente le contraste de l'accumulation locale et dans le temps des points image du signal vidéo; on asservit de manière appropriée la clarté moyenne. Ces mesures conduisent, dans des conditions d'éclairage défavorables, à une amélioration du signal d'image et ainsi également à la sécurité de la détection de l'objet dans le noir ou au crépuscule. Puis l'unité de calcul 2 détermine pour chaque signal d'image de chaque point de l'image sous-détectée, la différence par rapport aux signaux d'image des points image d'une image de référence inscrite dans la mémoire 4. Les signaux d'image de l'image de référence sont occupés par des valeurs initiales fixées, transmises à l'unité de cal- cul 2 par l'unité d'entrée 3. Après quelques images, les signaux image de l'image de référence sont occupés par des valeurs qui correspondent à une situation scénique caracté- ristique. Dans cet exemple de réalisation, pour détecter des variations dans le temps de signaux d'image pour chaque unité d'image, on accumule les différences quadratiques des points image entre l'image présente non détectée et l'image de référence. Cette somme des carrés sert de mesure pour décrire la variation du signal image dans le temps dans une unité d'image. Lors d'une détection d'objet, c'est-à-dire lors de la reconnaissance d'un objet déplacé, on vérifie si la grandeur de mesure déterminée, présente (signal de diffé- rentes images, signal de texture, vecteur de déplacement) décrit une situation scénique typique ou atypique. Cette exploitation repose sur une analyse statistique des gran- deurs de mesure consistant à déterminer pour chaque unité d'image une répartition statistique dans le temps des gran- deurs de mesure. A l'exploitation d'une grandeur de mesure on vérifie si la valeur de mesure présente de la distribu- tion d'une grandeur de mesure caractéristique suffit ou non. Comme la mesure de la fonction de distribution est compliquée, on évalue la valeur moyenne et la variance pour décrire la distribution. Cette évaluation se fait toujours lorsqu'il n'y a pas eu détection d'une alarme d'objet et que l'unité d'image correspond à une situation scénique ca- ractéristique. De cette manière, la valeur moyenne et la variance décrivent la distribution des grandeurs de mesure dans des situations scéniques caractéristiques. Lorsqu'une valeur de mesure présente diffère significativement d'une grandeur de mesure de cette description, cet événement si- gnifie une situation scénique atypique, c'est-à-dire cor- respondant à un objet déplacé. La décision de savoir si une grandeur de mesure diffère de manière significative ou non d'une distribution statistique, est prise en fonction d'une décision concer- nant une valeur de seuil. Pour cela on utilise la formule suivante: (vi(x,y) - mvi(xy))2/(cvi x Svi(Xy))2 > 1 (1) dans celle- ci cvi: constante de pondération [O tion avec les grandeurs de mesure examinées] vi(x,y): valeur de mesure présente de la grandeur de mesure vi à l'emplacement (x,y) Il mvi(x,y): valeur moyenne dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'emplacement (x,y) Svi(X,y): déviation standard dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'emplacement (x,y). La constante de pondération cvi dépend aussi de la grandeur de mesure examinée respectivement. Il s'agit d'une mesure qui peut dévier de plusieurs multiples de la déviation standard par rapport à la valeur de mesure pré- sente, par rapport à la valeur moyenne évaluée de la gran- deur de mesure. Plus cette constante de pondération est grande et plus la valeur de mesure présente diffère forte- ment de la valeur moyenne évaluée pour déclencher une alarme d'objet. La figure 3 montre de manière graphique l'inéga- lité 1. La fonction de densité de répartition P(vi) d'une grandeur de mesure vi de coordonnées (x,y) de l'image de la caméra est décrite par les deux grandeurs caractéristiques mvi (valeur moyenne) et svi (déviation standard). Lorsque la grandeur de mesure présente vi est dans l'intervalle [-tvi +tvi] (par exemple vi(1)), la densité de probabilité p(vi(1)) de la valeur de mesure vi(1) est supérieure à un seuil demandé Pmin- Ce seuil Pmin est la densité de proba- bilité de la valeur de mesure vi à laquelle s'applique la condition suivante: (vi-mvi)2=(ci x si)2 Lorsque la valeur de mesure présente vi est à l'extérieur de l'intervalle [-tvi, +tvi] (par exemple vi(2)), l'alarme objet se déclenche. La probabilité d'er- reur résiduelle, c'est-à-dire la probabilité que l'on con- clut à une situation scénique atypique par erreur, bien que la valeur de mesure présente de la distribution suffise, est caractérisée par l'intégrale de toutes les valeurs de mesure possibles à l'extérieur de l'intervalle [-tvi, +tvi] et par les hachures à la figure 3. Pour prendre une décision de valeur de seuil, il faut évaluer les grandeurs caractéristiques statistiques dans le temps nécessaires, à savoir la valeur moyenne et la variance pour toutes les unités d'image et toutes les gran- deurs de mesure en procédant de manière séparée. Cette évaluation se fait dans un filtre passe-bas de type IIR-(Infinit Impulse Respond) du premier ordre se- lon la formule suivante: mvi (x,y,t): r*vi(x,y) + (1-r)*mvi(x,y,t-1) (2) ou Pvi(x,y,t): r*vi2(x,y)) + (1-r)*pvi(x,y,t-1) (3) et Svi2 (x,y,t): Pvi(Xyt) - mvi2 (x,y,t), (4) avec mvi(X,y,t), mvi(x,y,t-l): valeur moyenne dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'instant t ou t-l, Pvi(X,y,t),Pvi(x,y,t-1): puissance dans le temps de la valeur de mesure vi à l'ins- tant t ou t-l, vi2 (x,y,t): variance dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'instant t, vi(x,y): valeur de la grandeur vi à l'instant t à l'emplacement (x,y), r: coefficient de récurrence du filtre passe-bas IIR. Ce filtre se caractérise en ce que l'évaluation de la grandeur caractéristique respective par cellule de détection ne nécessite que quelques étapes de calcul (opérations) et peut se faire avec seulement une mémoire supplémentaire par grandeur de mesure ou grandeur caracté- ristique. En fonction du coefficient de récurrence r fixé, on modifie la durée d'oscillation moyenne du filtre passe- bas IIR (nombre des étapes dans l'échelon unité à l'entrée du filtre jusqu'à la sortie du filtre o l'on recueille une amplitude égale à 0, 9 fois celle de l'entrée). Cette durée transitoire est une mesure du nombre minimum d'image qu'il faut traiter jusqu'à obtenir des grandeurs caractéristiques statistiques suffisamment préci- ses. Le principe est le suivant: plus le coefficient de récurrence est petit et plus longue sera la durée transi- toire. Par le coefficient de récurrence on détermine si les grandeurs caractéristiques obtenues prennent la statistique à long terme de la grandeur de mesure (coefficient de ré- currence très petit) ou si l'on tient également compte de variations à moyen ou court terme des grandeurs de mesure dans la statistique (coefficient de récurrence aussi grand que possible). De plus, la description de la distribution des grandeurs de mesure se poursuit dans le temps par l'évaluation récurrente pour les grandeurs de mesure s'adaptant aux situations scéniques. A l'étape 13 du programme, par détection d'une variation, on détecte des variations du signal d'image en- tre l'image de référence et l'image présente. Les plages d'image dans lesquelles il y a des signaux d'image atypi- ques sont caractérisées dans le premier masque binaire. Les petites variations du signal d'image qui correspondent à une situation scénique typique, c'est-à-dire qui ont été engendrées par le bruit du capteur vidéo, sont supprimées pour la détection de l'objet. Dans l'exemple de réalisation exposé ici, en plus de la différence du signal d'image, on tient compte dans la décision de l'image ou de la plage d'image qui précède. Suivant que, pendant la précédente dé- tection de variation, une plage d'image a été reconnue comme modifiée ou non modifiée, on utilise deux seuils dif- férents à l'exploitation de la variation présente du signal d'image. L'unité de calcul 2 vérifie si les différences au carré des points image de l'unité d'image entre l'image de référence et l'image présente, diffèrent de plus de la va- leur moyenne mvi des différences au carré des points image de l'unité d'image correspondante, par rapport à la va- riance dans le temps svi des différences au carré des points image multipliées par les constantes de pondération cvi inscrites dans la mémoire 4; en d'autres termes on vé- rifie si l'inégalité représentée par la formule (1) est sa- tisfaite. L'unité de calcul marque les unités d'image qui satisfont à la formule (1), comme atypiques dans le premier masque binaire. A l'étape 14 du programme, l'unité de calcul 2 examine si les variations atypiques du signal d'image ont été provoquées par une variation de la texture de l'image. On décrit une texture par des caractéristiques de doublet. Dans l'exemple de réalisation décrit ici, on utilise comme doublet deux points image voisins directement en diagonale, comme cela est représenté à la figure 2. En mesurant les points image voisins suivant la direction en diagonale, on tient compte des corrélations locales dans la direction diagonale. Par l'analyse de la texture, on peut détecter les situations scéniques suivantes et éliminer ainsi une alarme d'objet: mouvements diffus (par exemple bruissement de feuilles, pluie, neige) variations globales de clarté (jour, nuit, projection d'ombre en grande surface) et petits mouvements de la caméra (bougé, secousses). L'unité de calcul 2 détermine la texture pour chaque unité d'image. Pour cela, un doublet décrit la dis- position locale de deux points image adjacents. Dans cet exemple de réalisation, on utilise le doublet sous la forme de doublet diagonal 34. Comme grandeur de mesure de la ca- ractéristique de texture, on utilise la somme des carrés de différence des paires de points image fixés par doublet dans l'unité d'image. Cette grandeur de mesure dépend du type de doublet utilisé ainsi que de la corrélation locale des signaux d'image à l'intérieur d'une unité d'image. Les caractéristiques de texture ainsi déterminées sont inscri- tes dans la mémoire 4 par l'unité de calcul 2. Comme autres doublets on a le doublet horizontal 33 et le doublet verti- cal 35 qui peuvent servir à déterminer la texture. Selon l'étape 20 du programme, on vérifie les grandeurs de mesure des caractéristiques de texture à l'aide de l'unité de calcul 2 selon la formule (1). Les unités d'image dont les caractéristiques de texture sont atypiques, c'est-à-dire celles qui satisfont à la formule (1), sont marquées dans le second masque binaire. A l'étape de programme 15 l'unité de calcul 2 dé- termine un vecteur de déplacement pour décrire une informa- * tion de mouvement associée à chaque unité d'image. En évaluant le vecteur de déplacement on vérifie si une unité d'image de l'image présente se trouve dans l'environnement local de l'image précédente. Pour cette recherche on défi- nit des degrés d'analogie appropriés, par exemple la somme absolue ou la somme au carré des différences des points image de la zone d'image fixée par l'unité d'image. La position locale de l'unité d'image dans l'image précédente (c'est-à-dire par exemple celle qui cor- respond à la moindre somme des carrés des différences de points d'image) est associée par un vecteur de déplacement à l'unité d'image actuelle. Le vecteur de déplacement obte- nu est inscrit dans la mémoire 4. Cela décrit la différence de la position d'une unité d'image dans deux images qui se suivent dans le temps. Pour évaluer les vecteurs de dépla- cement on utilise, dans le procédé présenté ici, un algo- rithme dit "Three Step Blockmatching" décrit par T. Kogy, K. Linuma, A. dans Hirano, T. Iijiama et T. Ishiguro dans "motion-compensated interframe coding for video conferen- cing", IEEE, National Telecommunications Conference, New Orleans, pages 65.3.1-65.3.5, December 1981. Cet algorithme "Three Step Blockmatching" se caractérise par une faible complexité et une mise en oeuvre réduite de calcul. Puis on passe sur l'étape de programme 21. A l'étape 21, pour chaque unité d'image de l'image présente, on demande si le vecteur de déplacement correspond à une situation scénique atypique, c'est-à-dire si la grandeur de mesure du vecteur de déplacement satis- fait à l'inégalité (1). Si la grandeur de mesure du vecteur de déplace- ment de toutes les unités image ne satisfait pas à l'inéga- lité (1) on a des vecteurs de déplacement correspondant à une situation scénique typique et on va vers l'étape de programme 18. A l'étape de programme 18, l'unité de calcul 2 détermine pour les vecteurs de déplacement des unités d'image, en utilisant les formules (2),(3),(4), une nou- velle valeur moyenne dans le temps, une nouvelle puissance dans le temps et une nouvelle variance dans le temps pour les vecteurs de déplacement des unités d'image. Puis, à l'étape de programme 17, on utilise dans l'unité de calcul 2, les caractéristiques de texture déterminées pour chaque unité d'image pour obtenir selon les formules (2), (3), (4) une nouvelle valeur moyenne dans le temps, une nouvelle puissance dans le temps et une nouvelle variance dans le temps pour les caractéristiques de texture de chaque élé- ment d'image. A l'étape 16, l'unité de calcul utilise les dif- férences au carré des points image, obtenues en appliquant les formules (2), (3), (4), pour déterminer une nouvelle valeur moyenne dans le temps, une nouvelle puissance dans le temps et une nouvelle variance dans le temps pour les différences au carré des points image de chaque unité d'image. L'unité de calcul 2 remplace alors les signaux image des unités d'image de l'image de référence, dont les vecteurs de déplacement sont nuls, par les signaux d'image correspondant aux unités d'image de l'image présente. A l'étape 19, l'unité de calcul 2 remplace les valeurs moyennes dans le temps actuelles, la puissance moyenne dans le temps et la variance dans le temps des vec- teurs de déplacement des caractéristiques de texture et des différences de points image, par les nouvelles valeurs moyennes dans le temps, la nouvelle puissance dans le temps et la nouvelle variance dans le temps, calculées par l'uni- té de calcul en appliquant les formules (2), (3), (4). Lorsque le vecteur de déplacement d'une unité d'image de l'image présente satisfait à l'inégalité (1) à l'étape du programme, c'est-à- dire si, selon la procédure décrite pour la détection des grandeurs de mesure, toutes les grandeurs de mesure (modification du signal d'image, texture et vecteur de déplacement) de l'unité d'image envi- sagée décrivent une situation scénique non typique, on passe à l'étape de programme 22. A l'étape 22, l'unité de calcul 2 reconnaît un objet déplacé et, à l'aide de l'affi- chage par signal 5, elle émet un signal. En même temps, l'image présente est représentée avec toute sa résolution sur l'écran image 6. A l'étape 26 suivante, l'unité de cal- cul 2 remplace l'image de référence par l'image présente. On arrive ainsi à ce que la scène actuelle, avec l'objet déplacé, décrit la situation scénique typique uti- lisée dans la suite. Lorsque la situation scénique typique change, l'image de référence est adaptée à la nouvelle si- tuation scénique par l'alarme objet. Cette adaptation par une nouvelle initialisation est répétée jusqu'à ce que l'objet soit arrêté ou quitte l'image. Puis, on passe à l'étape de programme 11 et on parcourt de nouveau le programme. La variation des signaux image de l'image de ré- férence est décidée en fonction de l'importance des vec- teurs de déplacement. On distingue entre les cas suivants: le vecteur de déplacement est égal à zéro; cela signifie qu'il n'y a pas de mouvement dirigé dans l'image. Dans la plage image envisagée, les variations du signal image ne peuvent toutes être décrites par un mouvement. Causes: de nombreux mouvements différents dans une plage image, des variations locales de clarté. Le vecteur de déplacement est différent de zéro: pour le cas d'un mouvement significatif on déclenche l'alarme objet. Pour pouvoir détecter également des objets déplacés qui se déplacent lentement et de manière dirigée, le test de signification statistique de la description du mouvement est utilisé en plus de la détection de l'objet pour le traitement ultérieur de l'image de référence. Dans toutes les plages d'image dans lesquelles il y a un vecteur de déplacement différent de zéro et qui correspond toute- fois à une situation caractéristique, on ne traite plus l'image de référence, c'est-à-dire que l'image de référence reste inchangée pour ces zones d'image. Cette procédure conduit à ce que de petits mouve- ments dirigés soient accumulés dans le temps lors d'une évaluation du mouvement entre l'image présente de la caméra et l'image de référence. Cela permet de distinguer entre un intrus qui se déplace lentement à travers l'image et un ar- bre qui se déplace alternativement dans le vent, car dans le premier cas, le mouvement s'accumule et son importance croît dans le temps, alors que dans le second cas, le mou- vement n'a pas de valeur moyenne puisque l'arbre est soli- dement ancré au sol. R E V E N D I CATIONS 1) Procédé pour reconnaître un objet déplacé dans des images successives dans le temps appartenant à une sé- quence, une image étant subdivisée en des zones d'image, et pour chaque zone d'image on compare le signal d'image à l'image de référence et/ou à partir de la comparaison on détermine un vecteur de déplacement et on compare la varia- tion du signal image et/ou l'importance du vecteur de dé- placement à un seuil, et à partir de ces comparaisons on reconnaît un objet déplacé et, dans l'affirmative, on émet un signal, procédé caractérisé en ce qu'à la reconnaissance d'un objet déplacé, on enregistre le signal d'image comme nouveau signal d'image de l'image de référence et on l'uti- lise comme image de référence pour la comparaison suivante. 2) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la zone image de l'image présente est comparée à la zone d'image correspondante de l'image de référence pour vérifier les caractéristiques de texture. 3) Procédé selon la revendication 1 et 2, carac- térisé en ce que, pour le test de seuil des grandeurs de mesure, on utilise la distribution statistique des gran- deurs de mesure utilisées (décrites par la valeur moyenne et la variance). 4) Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'on détermine séparément la valeur moyenne et la variance pour chaque zone d'image, et on les utilise pour la comparaison. ) Procédé selon la revendication 3 et 4, carac- térisé en ce que, pour déterminer les caractéristiques de texture, on utilise la différence de deux points image lo- calement voisins. 6) Procédé selon l'une des revendications 3 à 5, caractérisé en ce qu'on compare le signal d'image de l'uni- té d'image au signal d'image de référence correspondant et si la variation du signal d'image se trouve à un niveau fixe au-dessus ou en dessous d'un seuil de signal d'image déterminé, on compare la variation de texture de l'unité d'image de l'image présente à l'unité d'image correspon- dante de l'image de référence par rapport à un seuil fixe et en ce que si la variation de texture diffère de plus d'une valeur déterminée par rapport au seuil fixé, on dé- termine le vecteur de déplacement de la plage d'image par rapport à la plage d'image correspondante de l'image de ré- férence, puis on reconnaît un objet déplacé et on émet un signal lorsque le vecteur de déplacement est supérieur à un seuil donné. 7) Procédé selon l'une des revendications 3 à 6, caractérisé en ce que, comme comparaison de seuil pour les grandeurs de mesure, on utilise une variation de signal d'image et/ou de vecteur de déplacement et/ou de texture selon la formule suivante: (vi(x,y) mvi(xy))2/(cvi*svi(x,y))2>l, avec cvi: constante de pondération vi(x,y): valeur de mesure présente de la grandeur vi à l'emplacement (x,y), mvi(x,y): valeur moyenne dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'endroit (x,y), svi (x,y): déviation standard dans le temps de la grandeur de mesure vi au point (x,y). 8) Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'on évalue la valeur moyenne et la variance des grandeurs de mesure: signal image, vecteur de déplacement et texture, pour chaque zone d'image à l'aide d'un filtre passe-bas du premier ordre, selon les formules suivantes: mvi (x,y,t) = r*vi + (1-r)*mvi(x,y,t-1l) ou Pvi (x,y,t) = r*vi2 (x,y) + (1-r)*pvi (x,y,t-1) et Svi (x,y,t) = Pvi (x,y,t) - mvi2 (x,y,t), dans lesquelles: mvi (x,y,t), mvi (x,y,t-1) représentent la valeur moyenne dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'instant t ou t-l, Pvi (x,y, t), Pvi (x,y,t-1) représentent la puissance dans le temps de la grandeur de mesure vi à l'instant t ou t-1, Svi2 (x,y,t): variance dans le temps de la grandeur de me- sure vi à l'instant t vi(x,y): valeur de la grandeur de mesure vi à l'instant t à l'emplacement (x,y), r: coefficient de récurrence pour le filtre passe-bas.